东南大学《知识图谱》课程内容概览与学习资料

资源摘要信息:"《知识图谱》研究生课程是由东南大学提供的系统性课程，主要面向研究生、感兴趣的研究人员和工程师。课程内容涵盖了知识图谱的多个方面，包括知识图谱的起源、发展、本质、技术体系以及应用场景等。" 知识点详细说明： 1. 知识图谱概念： 知识图谱是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式描述世界万物之间的复杂关系，用于增强搜索引擎、推荐系统等应用的信息检索能力。知识图谱源于语义网研究，并在谷歌公司的推动下获得了广泛关注。 2. 知识图谱与深度学习： 知识图谱与深度学习是两种不同的技术，它们在数据表示、处理和应用上有着根本的区别。知识图谱强调的是显性知识的结构化表示，而深度学习侧重于从大量数据中自动学习特征表示。 3. 知识图谱与关系数据库/传统专家库： 知识图谱与关系数据库主要的区别在于知识图谱能够表达复杂的关系和语义信息，而关系数据库更多关注于数据的存储和查询效率。与传统专家库相比，知识图谱具有更强的扩展性和灵活性，能够更好地适应不断变化的知识需求。 4. 知识图谱的本质和核心价值： 知识图谱的本质是构建一个能够描述实体间各种关系的网络，其核心价值在于能够为人工智能提供更为丰富和准确的知识背景，从而提高系统的智能决策能力。 5. 知识图谱技术体系： 知识图谱技术体系通常包括知识获取、知识存储、知识融合、知识推理、知识应用等关键技术环节。通过这些环节，构建和维护知识图谱，支持各种应用场景。 6. 典型知识图谱： 包括但不限于DBpedia、YAGO、Freebase等。这些图谱通常用于互联网搜索引擎、问答系统等应用场景，以提供更加智能和准确的信息检索结果。 7. 知识图谱的应用场景： 知识图谱广泛应用于搜索引擎、智能问答、推荐系统、自然语言处理等领域。通过知识图谱，这些系统能够更好地理解和处理用户的查询，提供更加准确和个性化的服务。 8. 知识表示： 知识表示是知识图谱构建的基础，它涵盖了多种知识表示方法，包括语义网络、产生式系统、框架系统、概念图、形式化概念分析、描述逻辑、本体等。每种方法都有其特定的应用场景和优势。 9. 知识建模： 知识建模涉及如何构建本体，以及如何采用本体工程、本体学习等方法来构建知识模型。本体是知识图谱中用于表达概念及其关系的一种形式化表示方法，它为知识图谱提供了丰富的语义支持。 课程由汪鹏教授主讲，答疑和讨论可以通过邮箱pwang@seu.edu.cn进行。该课程的具体授课时间为Spring学期，地点在东南大学九龙湖校区。